Опыт применения комплексной системы искусственного интеллекта в диагностике острых ишемических инсультов и внутричерепных кровоизлияний: ретроспективное исследование

Введение: Острые нарушения мозгового кровообращения (ОНМК), включая ишемические инсульты и внутричерепные кровоизлияния, являются одной из ведущих причин смертности и инвалидизации населения. Высокая нагрузка на врачей-рентгенологов и необходимость быстрого принятия решений в условиях ограниченного времени обусловливают актуальность внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в диагностику этих состояний.

Цель: Оценить диагностическую эффективность модели искусственного интеллекта, предназначенной для выявления рентгенологических признаков острого ишемического инсульта и внутричерепных кровоизлияний на бесконтрастной компьютерной томографии головного мозга.

Материалы и методы: Исследование носило ретроспективный характер. В качестве тестовой выборки использовано 263 потоковых обезличенных нативных КТ-исследований пациентов старше 18  лет, проведенные по  подозрению на ОНМК. Верификация диагноза осуществлялась двумя независимыми рентгенологами. Результаты ИИ-модели сравнивались с эталонными заключениями специалистов по чувствительности, специфичности, точности и  ROC AUC. Дополнительно анализировалась точность локализации и сегментации патологических очагов.

Результаты: ИИ-модель продемонстрировала чувствительность 0,85, специфичность 0,82 и точность 0,83 в диагностике ишемического инсульта (ROC AUC=0,84), а также чувствительность 0,82, специфичность 0,81 и точность 0,81 в выявлении внутричерепных кровоизлияний (ROC AUC=0,81). В 94,2% случаев врачи согласились с контуром патологического очага, предложенным моделью, и в 95,7% — с расчетом объема поражения.

Обсуждение: Результаты показывают, что ИИ-модель обладает высокой диагностической точностью и  может быть полезным инструментом для поддержки врачебного принятия решений. В то же время ограниченная прогностическая ценность положительного результата подчеркивает необходимость использования модели в комплексе с клиническим контекстом и мнением специалиста.

Заключение: Модель ИИ «КТ головного мозга» продемонстрировала высокий потенциал для автоматизированной диагностики ишемических инсультов и кровоизлияний. Её внедрение может способствовать снижению нагрузки на врачей и  повышению точности диагностики в  рутинной практике, при условии дальнейшей валидации и  дообучения модели на более широкой выборке.

1. Игнатьева В.И., Вознюк И.А., Шамалов Н.А., Резник А.В., Виницкий А.А., Деркач Е.В. Социально-экономическое бремя инсульта в Российской Федерации // Журнал неврологии и психиатрии им. С. С. Корсакова. 2023. Т. 123, № 8 (вып. 2). С. 5–15. doi: 10.17116/jnevro20231230825.

2. Campbell B.C.V., Lansberg M.G., Broderick J.P., Derdeyn C.P., Khatri P., Sarraj A., Saver J.L., Vagal A., Albers G.W. Acute Stroke Imaging Research Roadmap IV: Imaging Selection and Outcomes in Acute Stroke Clinical Trials and Practice // Stroke. 2021. Vol. 52, No. 8. P. 2723–2733 doi: 10.1161/STROKEAHA.121.035132.

3. European Society of Radiology (ESR), A. P. Brady, P. Graciano, B. Brkljacic, C. Loewe, M. Szucsich, M. Hierath. The future of radiology in Europe under increasing workload and staff shortages: a survey from the European Society of Radiology (ESR) // Insights into Imaging. 2025. Vol. 16. Art. No. 19. P. 1–10. doi: 10.1186/s13244-025-01925-7.

4. Андропова П.Л., Гаврилов П.В., Савинцева Ж.И. Шкала ASPECTS: межэкспертное соглашение при использовании // Лучевая диагностика и терапия. 2022. Т. 13, № 1. С. 21–27. doi: 10.22328/2079-5343-2022-13-1-7-13.

5. Андропова П.Л., Гаврилов П.В., Савинцева Ж.И., Вовк А.В., Рыбин Е.В. Применение систем искусственного интеллекта в нейрорадиологии острого ишемического инсульта // Лучевая диагностика и терапия. 2021. Т. 12, № 2. С. 30–36. doi: 10.22328/2079-5343-2021-12-2-30-36.

6. Powers W.J., Rabinstein A.A., Ackerson T. et al. Guidelines for the Early Management of Patients With Acute Ischemic Stroke: 2019 Update to the 2018 Guidelines for the Early Management of Acute Ischemic Stroke // Stroke. 2019. Vol. 50. P. e344–e418. doi: 10.1161/STR.0000000000000211.

7. Щеглова Л.В., Савинова А.В., Камышанская И.Г., Харитонов Н.Ю., Рублева О.В. Использование искусственного интеллекта в диагностике острых нарушений мозгового кровообращения (обзор литературы) // Медицина: теория и практика. 2023. Т. 8, № 4. С. 272–278. doi: 10.35478/MTP.2023.4.07.

8. Soun J.E., Chow D.S., Nagamine M., Takhtawala R.S., Filippi C.G., Yu W., Chang P.D. Artificial Intelligence and Acute Stroke Imaging // American Journal of Neuroradiology. 2021. Vol. 42, No. 1. P. 2–11. doi: 10.3174/ajnr.A6897.

9. Wang Z., Yang W., Li Z., Rong Z., Wang X., Han J., Ma L. A 25-Year Retrospective of the Use of AI for Diagnosing Acute Stroke: Systematic Review // Journal of Medical Internet Research. 2024. Vol. 26. e51234. doi: 10.2196/51234.

10. Larentzakis A., Lygeros N. Artificial intelligence (AI) in medicine as a strategic valuable tool // Pan African Medical Journal. 2021. Vol. 38. P. 244. doi: 10.11604/pamj.2021.38.244.25354.